R plotly Bar Grafiği

  • mtcars veri setini kullananarak basit bir bar grafiği elde edelim.
  • X ekseni silindir sayısı cyl
  • Y ekseni ise her bir türün frekans değerini göstersin. n
library(ggplot2)
library(plotly) # interaktif grafikler için
library(dplyr)  # veri düzenleme için

mtcars

table(mtcars$cyl)
## 
##  4  6  8 
## 11  7 14

Slindir Sayısı Frekans Grafiği

## Warning: The following aesthetics were dropped during statistical transformation: fill
## ℹ This can happen when ggplot fails to infer the correct grouping structure in
##   the data.
## ℹ Did you forget to specify a `group` aesthetic or to convert a numerical
##   variable into a factor?

Silindir Sayısı Frekans Grafiği

Plotly

data %>% 
 plot_ly(x=~değişken,
          y=~değişken)


plot_ly(data,
         x=~değişken,
          y=~değişken)

Silindir Sayısı Frekans Grafiği

bar <- mtcars %>%
  mutate(cyl = as.factor(cyl)) %>% 
  count(cyl) %>%    # Frekans tablosu oluştur
  plot_ly(x=~cyl,
          y=~n,
          color=~cyl)

Silindir Sayısı Frekans Grafiği

.pull-left[

bar1 <- bar %>%   
add_bars(width=0.5) %>%  # bar genişliği
layout(title="mtcars veri seti ile
  örnek bar grafiği",
  xaxis = list(title="Slindir Sayısı "),
  yaxis = list(title = "Frekans"))

.pull-right[

Silindir Sayısı Frekans Grafiği

Silindir Sayısı-Vites Türü Frekans Grafiği

  • mtcars veri setini kullananarak basit bir bar grafiği elde edelim.
  • X ekseni silindir sayısı cyl (vites türüne göre gruplandırma ile am )
  • Y ekseni ise her bir türün frekans değerini göstersin. n
mtcars %>% 
  mutate(cyl = as.factor(cyl), 
         am = as.factor(am)) %>% 
    count(cyl, am)
##   cyl am  n
## 1   4  0  3
## 2   4  1  8
## 3   6  0  4
## 4   6  1  3
## 5   8  0 12
## 6   8  1  2

Silindir Sayısı-Vites Türü Frekans Grafiği

Silindir Sayısı-Vites Türü Frekans Grafiği

.pull-left[

bar2 <- mtcars %>% 
  mutate(cyl = as.factor(cyl), 
         am = as.factor(am)) %>%  
  count(cyl, am) %>% 
  mutate(am=recode(am,
`0`= "Otomatik", `1`="Manual")) %>% 
    plot_ly(x=~cyl,       
    y=~n, 
  color=~am)

.pull-left[

Silindir Sayısı-Vites Türü Frekans Grafiği

.pull-left[

bar3 <- bar2  %>% 
layout(title="mtcars veri seti ile 
      örnek bar grafiği",
         yaxis = list(title="Slindir Sayısı "),
         xaxis = list(title = "Frekans"),
         barmode="stack")

.pull-left[

Histogram

  • Sürekli değişkenle histogram çizimi
  • diamonds veri setinde price değişkeninin histogramı

Histogram

hist1 <- diamonds %>% 
  plot_ly() %>% 
  add_histogram(x=~price)

Histogram

  • Histogram çubukları arasına boşluk
hist2 <- diamonds %>% 
  plot_ly() %>% 
  add_histogram(x=~price) %>% 
  layout(bargap=0.1)

Histogram

  • Çubuk sayısını ve rengini değiştirme
hist3 <- diamonds %>% 
  plot_ly(x=~price) %>% 
  add_histogram(nbinsx = 50, color=I("green")) %>% 
  layout(bargap=0.1)

Histogram

  • Çubuk aralığı belirleme
hist4 <- 
diamonds %>% 
plot_ly() %>% 
add_histogram(x=~price, 
xbins = list(start=0, end=20000, size=2000)) %>% 
layout(bargap=0.1)

Histogram

  • Kategorik değişkenin histogramı
hist5 <- diamonds %>% 
  plot_ly() %>% 
  add_histogram(x=~cut)

Histogram

  • İki kategorik değişkenin histogramı
hist6 <- diamonds %>% 
  plot_ly() %>% 
  add_histogram(x=~cut, color=~clarity)

Çizgi Grafiği

  • 1975 -2020 yılları arasında fırtına türlerini içeren storms data setini kullanarak yıllara göre fırtına türlerinin gözleneme sayıları
storm_n <- storms %>% 
  count(year, status)
storm_n
## # A tibble: 138 × 3
##     year status                  n
##    <dbl> <chr>               <int>
##  1  1975 hurricane              23
##  2  1975 tropical depression    30
##  3  1975 tropical storm         33
##  4  1976 hurricane              22
##  5  1976 tropical depression    10
##  6  1976 tropical storm         20
##  7  1977 hurricane              20
##  8  1977 tropical depression    16
##  9  1977 tropical storm         17
## 10  1978 hurricane               5
## # … with 128 more rows

Çizgi Grafiği

.pull-left[

cizgi1 <- ggplot(storm_n,
        aes(x=year, y= n, color=status))+ 
  geom_line()

.pull-right[

cizgi1

Çizgi Grafiği

ggplotly(cizgi1)

Çizgi Grafiği

.pull-left[

cizgi2 <- storm_n %>% 
  plot_ly(x=~year, y=~n) %>% 
  add_lines(color=~status)

.pull-right[

Kutu Grafiği

.pull-left[

kutu1 <- ggplot(diamonds,aes(price)) +
  geom_boxplot()
kutu1

.pull-right[

kutu2<-  diamonds %>%
  plot_ly()  %>%
  add_boxplot(x=~price,
  boxpoints = "outliers")
kutu2

Grafik Birleştirme

.pull-left[ - Grafik birleştirme işlemi subplot

hist <- diamonds %>%
  plot_ly() %>%
  add_histogram(x=~price)

kutu <- diamonds %>%
  plot_ly()  %>%
  add_boxplot(x=~price,
  boxpoints = "outliers")

comb <- subplot(hist, kutu , nrows = 2, 
        shareX = TRUE) %>%
  hide_legend()

.pull-right[

Hareketli Saçılım Grafiği

library(gapminder)
gapminder %>% 
  str()
## tibble [1,704 × 6] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ country  : Factor w/ 142 levels "Afghanistan",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ continent: Factor w/ 5 levels "Africa","Americas",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
##  $ year     : int [1:1704] 1952 1957 1962 1967 1972 1977 1982 1987 1992 1997 ...
##  $ lifeExp  : num [1:1704] 28.8 30.3 32 34 36.1 ...
##  $ pop      : int [1:1704] 8425333 9240934 10267083 11537966 13079460 14880372 12881816 13867957 16317921 22227415 ...
##  $ gdpPercap: num [1:1704] 779 821 853 836 740 ...

Saçılım Grafiği

  • 2002 yılı için LifeExp ~ gdpPercap ilişkisi

.pull-left[

.pull-right[

Saçılım Grafiği

.pull-left[

sacilim2 <- gapminder %>% 
  filter(year==2002) %>%
  plot_ly() %>% 
  add_markers(x=~gdpPercap, y=~lifeExp) %>% 
  layout(title="Plotly SSaçılım Grafiği",
         xaxis=list(title="Kişi Başına 
                    GBT(log ölçeğinde)", type="log"),
         yaxis=list(title= "Bekelenen Ömür")) %>% 
  hide_legend()

.pull-right[

sacilim2

Saçılım Grafiği

  • Frame argümanı ile aynı grafiği farklı yıllar için elde edebiliriz.
sacilim3 <- gapminder %>% 
  plot_ly() %>%  
  add_markers(x=~gdpPercap, y=~lifeExp, 
              frame=~year) %>% 
    layout(title="Plotly SSaçılım Grafiği",
         xaxis=list(title="Kişi Başına
                    GBT(log ölçeğinde)", type="log"),
         yaxis=list(title= "Bekelenen Ömür"))

Saçılım Grafiği

sacilim3